한 회사에서 Amazon S3 버킷에 텍스트 파일로 저장된 레시피 기록에서 재료 이름을 추출해야 합니다. 웹 애플리케이션은 재료 이름을 사용하여 DynamoDB 테이블을 쿼리하여 영양 점수를 결정합니다. 이 회사는 비식품 기록 및 오류를 허용할 수 있으며 ML 전문 지식을 갖춘 직원이 없습니다. 어떤 솔루션이 가장 비용 효율적일까요?

정답은 S3 이벤트 알림을 사용하여 PutObject 시 AWS Lambda 함수를 호출하고, Lambda 함수가 Amazon Comprehend를 사용하여 객체를 분석하고 재료 이름을 추출한 다음, 그 결과를 DynamoDB 테이블에 저장하는 것입니다. Amazon Comprehend는 ML 전문 지식 없이도 텍스트에서 엔터티(재료 이름 등)를 추출하는 데 특화된 완전 관리형 자연어 처리(NLP) 서비스이므로, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있고 비용 효율적입니다. S3 이벤트 알림과 Lambda는 S3에 새 파일이 업로드될 때 자동으로 처리 파이프라인을 시작하는 효율적인 서버리스 방식입니다. 오답인 Amazon Forecast는 시계열 예측 서비스이며, Amazon Polly는 텍스트 음성 변환 서비스이므로 재료 추출에는 부적합합니다. Amazon SageMaker는 사용자 지정 ML 모델을 구축하고 배포하는 데 사용되지만, ML 전문 지식이 없는 회사에는 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. EventBridge는 S3 이벤트 알림 대신 사용할 수 있지만, 핵심 문제는 ML 서비스의 선택입니다.